Yenilenebilir Enerji Kaynaklarında Sürekliliği Sağlamak için Optimum Enerji Karışımının Belirlenmesi: Kahramanmaraş Bölgesinde Bir Uygulama

Öz

Yenilenebilir enerji santral (YES) üretimleri, iklim koşullarına bağlı olarak sürekli değişmektedir. Bu sürekli değişim şebekenin güç-frekans dengesi üzerinde bozucu etkilere neden olmaktadır. YES üretim değişimlerinin etkilerini azaltmanın üç farklı yolu vardır: Şebeke sistemlerini birbirine bağlamak, enerjiyi depolamak ve enerji kaynakları arasındaki zamansal tamamlamadan faydalanmaktır. Yapılan bu çalışmada üç farklı yenilenebilir enerji kaynağı arasındaki zamansal tamamlamadan faydalanılarak daha kararlı bir enerji karışımı elde edilmiştir. Çalışma Kahramanmaraş ili için gerçekleştirilmiştir. Hesaplamaların gerçeğe yakın olması amacıyla ilde işletilmekte olan üç farklı YES’ten (hidroelektrik santral (HES), güneş enerjisi santrali (GES) ve rüzgar e (RES)) gerçek üretim verileri alınmıştır. Yapılan hesaplamalar sonucunda incelenen HES, GES ve RES nerjisi santrali üretimlerinin optimum karışım oranları sırasıyla %14, %56 ve %30 olarak elde edilmiştir. Kahramanmaraş İli’nde bu oranlar dikkate alınarak tesisler kurulursa üretimin daha kararlı bir hale geleceği görülmüştür. Bu durumda YES üretimlerinin geleneksel şebeke sistemlerinin, güç-frekans dengesi üzerindeki bozucu etkisi de azalacaktır.

Anahtar Kelimeler

• Optimum enerji karışımı
• Yenilenebilir enerji kaynakları
• Enerji üretim kararlılığı

Determination of the Optimal Energy Mix to Ensure Continuity in Renewable Energy Sources: an Application in the Kahramanmaraş Region

Öz

Renewable energy power plant (REPP) generations varies continuously depending on climatic conditions. This continuous change causes disruptive effects on the frequency-power balance of the grid. There are three different ways to mitigate these effects of REPP generation changes: Connecting grid systems, storing energy and using the temporal completion between energy sources. In this study, a more stable energy mix was obtained by using the temporal completion between three different renewable energy sources. The study was carried out for Kahramanmaraş province. Data were obtained from three different (REPP) (hydroelectric power plant (HEPP), solar power plant (SPP) and wind power plant (WPP) operated in the province to make the calculations more realistic. As a result of the calculations, optimum mix rates of investigated HEPP, SPP and WPP generations were obtained as 14%, 56% and 30% respectively. In Kahramanmaraş province, it is seen that if the plants are installed by taking these rates into consideration, production will become more stable. In this case, the disruptive effect of REPP generations on the frequency-power balance of traditional grid systems will also be reduced.

Anahtar Kelimeler

• Optimal energy mix
• Renewable energy resources
• Energy generation stability

Kaynakça

1. 1. Şahin, C., Karaçor, M., Özbay, H., 2019. Yenilenebilir Enerji Kaynağı Kurulum Gücü Minimize Katsayısının Belirlenmesi, Eur. J. Sci. Technol., 15, 404-411.
2. 2. Gençoğlu, M.T., 2002. Yenilenebilir Enerji Kaynaklarının Türkiye Açısından Önemi,” Fırat Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilim. Derg., 14(2), 57-64.
3. 3. Kayapınar Kaya, S., Dal, M., Aşkın, A., 2019. Türkiye’deki Devlet ve Vakıf Üniversite Kampüslerinin Sürdürülebilir-ekolojik Parametreleri Açısından Karşılaştırılması, Balıkesir Üniversitesi Fen Bilim. Enstitüsü Derg., 21(1), 1–20.
4. 4. Yıldırım, O., Nuri, F.İ., 2018. Yenilenebilir Enerji ve Sürdürülebilir Kalkınma İlişkisi, J. International Banking Econ. Manag. Studies, 1, (1), 105-143.
5. 5. Karadöl, I., Keçecioğlu, Ö.F., Açıkgöz, H., Şekkeli, M., 2017. Kahramanmaraş Bölgesı̇ içı̇n Güneş ve Rüzgâr Enerjı̇sı̇ Hı̇brı̇t Sı̇stemı̇nı̇n İncelenmesı̇, 20(2), 89-96.
6. 6. Thomaidis, N.S., Santos-Alamillos, F.J., Pozo- Vázquez, D., Usaola-García, J., 2016. Optimal Management of Wind and Solar Energy Resources, Comput. Oper. Res., 66, 284-291.
7. 7. Kılınç, F.Ç., 2015. Güneş Enerjı̇sı̇ , Türkı̇ye’dekı̇ Son Durumu ve Üretı̇m Teknolojı̇lerı̇, Mühendis ve Makina, 56(671), 28.
8. 8. Wu, Y.K., Tsai, S.H., Zou, M.Y., 2013. Accommodating High PV Penetration on the Distribution System of Kinmen Island, Energy Power Eng., 05(04), 209-214.

9. 9. Eftekharnejad, S., Heydt, G.T., Vittal, V., 2015. Optimal Generation Dispatch with High Penetration of Photovoltaic Generation, IEEE Trans. Sustain. Energy, 6(3), 1013-1020.
10. 10. Vong, N.M., Pillay, S., Lo, V., 2018. Effect of Solar PV on Frequency Management in New Zealand, 2017 IEEE Innov. Smart Grid Technol. - Asia Smart Grid Smart Community, 1-6.
11. 11. Demirol, M., Demirol, T.N., 2015. Occuring Simulation Model of Grid Connection, Gazi Mühendislik Bilim. Derg., 1(3), 351-368.
12. 12. Wang, Y., Silva, V., Lopez-Botet-Zulueta, M., 2015. Impact of High Penetration of Variable Renewable Generation on Frequency Dynamics in the Continental Europe Interconnected System, IET Renew. Power Gener., 10(1), 10-16.
13. 13. Dos Anjos, P.S., Alves Da Silva, A.S., Stošić, B., Stošić, T., 2015. Long-term Correlations and Cross-correlations in Wind Speed and Solar Radiation Temporal Series from Fernando de Noronha Island, Brazil, Phys. A Stat. Mech. its Appl., 424, 90-96.
14. 14. Cantão, M.P., Bessa, M.R., Bettega, R.D., Detzel, H.M., Lima, J.M., 2017. Evaluation of Hydro-wind Complementarity in the Brazilian Territory by Means of Correlation Maps, Renew. Energy, 101, 1215-1225.
15. 15. Karadöl, İ., Yildiz, C., Keçecioğlu, Ö.F., Şekkeli, M., 2018. Kararsız HES ve GES Üretimlerinin Düzenlenmesi için Optimal Enerji Karışımı Tespiti : Malatya İli Örneği Optimal, Gazi Mühendislik Bilim. Derg., 4(2), 84-90.
16. 16. Schmidt, J., Cancella, R., Pereira, A.O., 2016. An Optimal Mix of Solar PV, Wind and Hydro Power for a Low-carbon Electricity Supply in Brazil, Renew. Energy, 85, 137-147.
17. 17. Tekin, M., Keçecioğlu, Ö.F., Erafşar, Ö., Şekkeli, M., 2016. Bir Hidroelektrik Santralin (HES) Elektrik Şebekesindeki Harmonik Oluşumuna Etkisinin İncelenmesi, KSU Mühendislik Bilim. Derg., 19(2), 70-77.
18. 18. Emir, A., Bozkuş, Z., Yanmaz, A.M., 2014. Nehir Tipi Hidroelektrik Santrallerin Bilgisayar Destekli Ön Tasarımı, İMO Tek. Dergi, 6925-6942.
19. 19. Yildiz, C., Şekkeli, M., 2016. Optimal Bidding in Turkey Day Ahead Electricity Market for Wind Energy and Pumped Storage Hydro Power Plant, Pamukkale Univ. Muh. Bilim Derg, 22(5), 361-366.
20. 20. Malkawi, S., Al-Nimr, M., Azizi, D., 2017. A Multi-criteria Optimization Analysis for Jordan’s Energy Mix, Energy, 127(13), 680-696.
21. 21. Hong, S., Bradshaw, C.J.A., Brook, B.W., 2013. Evaluating Options for the Future Energy Mix of Japan After the Fukushima Nuclear Crisis, Energy Policy, 56, 418-424.
22. 22. Aslantürk, O., Kıprızlı, G., 2020. The Role of Renewable Energy in Ensuring Energy Security of Supply and Reducing Energy- related Import, Int. J. Energy Econ. Policy, 10(2), 354-359.
23. 23. Viviescas, C., Lima, L., Diuana, F.A., Vasquez, E., Ludovique, C., Silva, G.N., Huback, V., Magalar, L., Szklo, A., Lucena André F.P., Schaeffer, R., 2019. Contribution of Variable Renewable Energy to Increase Energy Security in Latin America: Complementarity and Climate Change Impacts on Wind and Solar Resources, Renew. Sustain. Energy Rev., 113, 1-1.
24. 24. Kandasamy, C.P., Prabu, P., Niruba, K., 2013. Solar Potential Assessment Using PVSYST Software, 2013 International Conference on Green Computing, Communication and Conservation of Energy (ICGCE), Chennai, 2013, 667-672
25. 25. Prasad, A.A., Taylor, R.A., Kay, M., 2017. Assessment of Solar and Wind Resource Synergy in Australia, Appl. Energy, 190, 354-367.
26. 26. Oktik, Ş., 2015. Fotovoltaik Sektörü Değer Zinciri Türkiye için Fırsatlar ve Tehditler Güneş Enerjisi Sanayicileri ve Endüstrisi Derneği, 6. Türkiye Enerj. Zirvesi, 84, 12-13.
27. 27. François, B., Borga, M., Creutin, J.D., Hingray, B., Raynaud, D., Sauterleute, J.F., 2016. Complementarity Between Solar and Hydro Power: Sensitivity Study to Climate Characteristics in Northern-Italy, Renew. Energy, 86, 543-553.
28. 28. Albostan, A., Çekiç, Y., Eren, L., 2013. Rüzgar Enerjı̇sı̇nı̇n Türkı̇ye’nı̇n Enerjı̇ Arz Güvenlı̇ğı̇ne Etkı̇sı̇ , Gazi Üniversitesi Mühendislik- Mimarlık Fakültesi Derg., 24(4), 641-649.
29. 29. TEİAŞ 2018, Türkı̇ye’de Elektrı̇k Enerjı̇sı̇ Kurulu Gücü, 1–14.
30. 30. De Oliveira Costa Souza Rosa, C., Costa, K.A., Da Silva Christo, E., Bertahone, P.B., 2017. Complementarity of Hydro, Photovoltaic and Wind Power in Rio de Janeiro State, Sustain., 9(7), 1-12.
31. 31. Liu, G., Zhou, J., Jia, B., He, F., Yang, Y., Sun N., 2019. Advance Short-term Wind Energy Quality Assessment Based on Instantaneous Standard Deviation and Variogram of Wind Speed by a Hybrid Method, Appl. Energy, 238, 643-667.
32. 32. Widén, J., 2011. Correlations Between Large- scale Solar and Wind Power in a Future Scenario for Sweden, IEEE Trans. Sustain. Energy, 2(2), 177-184.